自主式网球拾取机器人系统
2018-09-26蒋倩芸王继承
蒋倩芸 王继承
摘 要:要实现一个智能移动网球捡取系统,机器人集群需要解决的关键问题主要有:采集图像的时间间隔,处理图像时的调试;在机器人进行移动时,需要对路径的规划和碰撞进行预测、检测,在对网球进行识别时,存在诸多干扰,如运动的人、光线明暗的变化、其它类球物体,只依靠单一的形状识别与单一的颜色识别则无法完成识别任务。
关键词:图像;机器识别;随机算法
DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.15.117
1 简介
1.1 项目的研究意义
近年来网球运动在我国发展迅猛,场馆建设的规模和数量显著增长,参与该项运动人口数明显增加,规模不等的赛事层出不穷[1]。网球运动作为当今的一种时尚运动,对人们的身、心健康能起到良好的促进作用,普通网球练习者在进行大量的网球练习时,捡球的工作量也较大,对于已训练疲惫的练习者来说,捡球无疑是一件枯燥而繁重的工作。目前已有研究着眼于自动捡球技术开发,市场上成熟的产品很少,因此智能捡取网球机器人市场潜力较大。
1.2 国内外研究现状
20世纪90年代来,微电子技术、移动互联网技术、人工智能技术的快速发展带动了机器人技术的高速增长,且服务机器人需求潜力巨大。
图1为2013年密西根学院研制的智能拾球车。在整个系统中,最难的技術就是对网球的夹取。它的动力是由电池驱动的,每一次充电,基本可以使用4小时,一旦电量有所降低,驱动系统会自动驱动小车到充电站自动充电。总的来说,这套系统,将一个DC变成了非常灵活的系统。
2 拟采取的研究方法、技术路线或研究方案
2.1 研究方法
(1)采用基于“最小运动代价近距离球优先”的路径规划方法;
(2)利用MATLAB对机器人的运动轨迹进行仿真,为保证仿真实验结果的客观性,采用随机算法产生任务;
(3)通过PC对全局摄像头与载体摄像头进行图像处理,完成对目标的识别与机器人定位实现全局定位。
2.2 研究方案
2.2.1 理论研究与模型建立
通过处理体育场全局摄像头与机器人载体摄像头所采集的图像来定位机器人与网球的位置,利用球与机器人的颜色和形状特征来实现目标识别。机器人与中心控制系统之间的通信,可以通过无线网络实现。对图像信号实时进行处理并控制机器人移动的方法为:
(1)屏蔽非体育场区域,对内边线外的图像进行裁剪。
(2)对裁剪后的图像进行分块,以六块为例,如表1。
(3)在第x块图像内,将RGB模型变换为HSV模型。RGB与HSV模型的转换关系为:
V=max(R,G,B);
Delta=max(R,G,B)-min(R,G,B);
S=delta/V;
2.2.2 总体设计及硬件实现
(1)总体设计:要实现一个智能移动网球捡取系统,机器人集群需要解决的关键问题主要有:1)采集图像的时间间隔,处理图像时的调试;2)在机器人捡球过程中,机器人移动路径的规划和碰撞的预测、检测;3)在完成捡球工作时,机器人需要识别网球,识别过程中存在诸多干扰,如光线变化、其它非球类物体、场地内进行运动的人,只依靠单一的颜色识别则无法完成识别任务。
(2)总体框图,如图2。
(3)硬件的实现:硬件系统包括电源模块、电机驱动模块、运动控制模块、安全控制模块、多功能网球捡球机等构成。
1)电机驱动模块:PCA9685芯片与298N驱动电路以及步进电机驱动模块构成电机驱动电路部分。
2)运动控制模块:运动控制模块由驱动控制器、转向控制器以及驱动电机和转向电机共同配合,完成机器人的行驶、转弯、倒退、停止等动作。主控器下达相关控制指令到驱动控制器和转向控制器,通过控制直流电机的工作状态来完成小车的驱动、转向、停止等动作。
3)多功能拨球锁存捡球系统:底盘采用亚克力材料,使其看起来晶莹剔透,钳子也采用亚克力材料,配上两个舵机,不仅简洁轻盈,更强健有力,如图3。
(4)软件的实现:本系统采用STM32F103Rx,程序分为主程序部分和中断服务子程序部分。初始化为系统时钟、串口、中断服务、通用输入输出端口等。主循环中主要获取各传感器状态,用于中断函数参数设置,以便控制小车的状态。定时器中断服务程序中,通过半段状态参数来改变控制直流电机、舵机的PWM波参数,以对系统进行实时掌控,完成指令。
3 结束语
本文在于开发智能移动网球拾取机器人系统,并能通过程序控制使其场地上实现自主找球、自主寻找路径、自主捡球等。主要使用图像处理技术实现目标的定位与导航,实现上位机控制与下位机自主的合作模式,通过STM32单片机控制机器人的运动,选择并调试算法,模拟出自主找球、自主选择路径、自主捡球等 ,设计包括全局摄像机,机器人载体摄像机,无线传输模块,图像处理模块的视觉系统。在该基础上,下一步还要研究网球拾取机器人的稳定性与多功能性。
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基金项目:自主式网球拾取机器人(CX17-027)
作者简介:蒋倩芸(1993-),女,四川广安人,本科在读,研究方向:通信。